体操など採点スポーツが変わる!? - 富士通らが採点支援技術の共同研究

日本体操協会と、富士通および、富士通研究所は5月17日、都内で記者会見を開き、富士通研究所が開発した3Dレーザーセンサと3Dデータ処理技術(骨格・技認識技術)のほか、日本体操協会が持つ技の認識に関するノウハウを融合し、体操競技における採点支援技術の共同研究を行うことに合意した。

近年、採点スポーツである体操の技術進歩は非常に速く、ひねりの回数など目視では正確な判定や採点を行うことが困難な場合も出てきているため、瞬時に正確な判定をすることが求められる審判員の負担は増大する傾向にあるという。

また、現在、人間の動作分析にはモーションキャプチャ技術が主に利用されているが、競技者に多数のマーカーを装着する必要があるなど競技者に負担がかかるため、実際の競技では利用することができなかった。

冒頭、富士通 執行役員常務の廣野充俊氏は共同研究について「今回、共同研究を行う採点支援技術の3Dセンシングは230万回/秒の3Dレーザーセンサにより骨格を認識し、自動的に採点する技術を開発する。体操の自動採点に活用し、2016年の秋から実証実験を開始する。一方、日本体操協会からは技データ、実証実験、テスト環境、採点ノウハウの提供を受ける。将来的には、そのほかの採点競技であるフィギュアスケートやフェンシングなどでの採用を目指す。また、手術の方法など医療・障がい者支援に加え、産業・文化などあらゆる分野への展開を想定している」と述べた。

従来の3Dレーザーセンサでは距離や動きに応じて画角を制御することができなかったため、遠距離で利用すると解像度が低くなり、スポーツへの適用は難しいという課題があったという。今回、MEMS(Micro Electro Mechanical Systems:電気回路と、微細な機械的構造を一体化したシステム)の高度な制御技術を用いて、距離に応じて画角を自動調整し、遠距離でも解像度を維持するレーザーセンサ画角制御技術を開発。

また、骨格認識技術では、大量なデータを基に機械学習したモデルを使うことで骨格を高速に認識する従来方式に加えて、3Dデータに対して人体の最適な骨格形状を当てはめる新たな方式を組み合わせることで、高速・高精度骨格認識技術を開発した。

新技術の実現により、複雑化、高度化する体操競技における審判員の負担軽減に加え、試合における採点時間の短縮にも寄与し、競技者や観戦者などにとってもメリットが期待される。また、試合観戦やトレーニングに適用することで、体操などの採点競技以外のスポーツでの活用も想定しているという。

今後の展開について富士通研究所 取締役の鈴木祥治氏は「2016年度に競技データを技の教師データとして辞書を作成し、あん馬をターゲットに採点支援実証システムを開発する。その後、順次、鉄棒や平行棒、吊り輪、跳馬、床などへの適用を予定しており、2018年度頃には競技会をはじめ技術実証し、2020年に向けて開発を進めていく」と意気込みを語った。